TacticAI: Att utnyttja AI för att förbättra fotbollsträning och strategi

Fotboll, som också kallas soccer, är en av de mest omfattande och uppskattade sporterna globalt. Utöver de fysiska färdigheterna som visas på planen är det strategiska nyanserna som ger djup och spänning till spelet. Som den före detta tyska fotbollsspelaren Lukas Podolsky berömt uttryckte det, “Fotboll är som schack, men utan tärningarna.”

DeepMind, känt för sin expertis inom strategiskt spelande med framgångar i Chess och Go, har samarbetat med Liverpool FC för att introducera TacticAI. Detta AI-system är utformat för att stödja fotbollstränare och strateger i att förbättra spelets strategier, med fokus på att optimera hörnor – en avgörande aspekt av fotbollsspelet.

I den här artikeln kommer vi att ta en närmare titt på TacticAI, och undersöka hur denna innovativa teknik är utvecklad för att förbättra fotbollsträning och strategianalys. TacticAI använder geometrisk djupinlärning och grafneurala nätverk (GNNs) som dess grundläggande AI-komponenter. Dessa komponenter kommer att introduceras innan vi dyker in i TacticAI:s innersta funktioner och dess transformerande inverkan på fotbollsstrategi och bortom.

Geometrisk Djupinlärning och Grafneurala Nätverk

Geometrisk Djupinlärning (GDL) är en specialiserad gren av artificiell intelligens (AI) och maskinlärning (ML) som fokuserar på att lära av strukturerad eller ostrukturerad geometrisk data, såsom grafer och nätverk som har inneboende rumsliga relationer.

Grafneurala Nätverk (GNNs) är neurala nätverk som är utformade för att bearbeta grafstrukturerad data. De excellerar i att förstå relationer och beroenden mellan enheter som representeras som noder och kanter i en graf.

GNNs utnyttjar grafstrukturen för att propagera information över noder, och fånga relationella beroenden i data. Detta tillvägagångssätt transformerar nodfunktioner till kompakta representationer, kända som inbäddningar, som används för uppgifter som nodklassificering, länkprediktion och grafklassificering. Till exempel, i idrottsanalys, tar GNNs grafrepresentationen av speltillstånd som indata och lär sig spelarinteraktioner, för utfallsförutsägelse, spelarvärdering, identifiering av kritiska speltillfällen och beslutsanalys.

TacticAI-Modell

TacticAI-modellen är ett djupinlärningssystem som bearbetar spelarsspårningsdata i banaframes för att förutsäga tre aspekter av hörnor, inklusive mottagare av skottet (vem som sannolikt kommer att ta emot bollen), bestämmer skottsannolikhet (om skottet kommer att tas) och föreslår spelarpositionerjusteringar (hur man positionerar spelarna för att öka/minska skottsannolikheten).

Här är hur TacticAI utvecklas:

• Datainsamling: TacticAI använder en omfattande dataset med över 9 000 hörnor från Premier League-säsonger, kuraterade från Liverpool FC:s arkiv. Data inkluderar olika källor, inklusive spatiotemporala banaframes (spårningsdata), händelseströmsdata (annotering av speltillfällen), spelarprofiler (höjder, vikter) och diverse speltillfällen (stadioninfo, planstorlekar).
• Dataförbehandling: Data justerades med hjälp av speltillfällen och tidsstämplar, filtrerade ut ogiltiga hörnor och fyllde i saknad data.
• Dataomvandling och förbehandling: Den insamlade data omvandlades till grafstrukturer, med spelare som noder och kanter som representerar deras rörelser och interaktioner. Noder kodades med funktioner som spelarpositioner, hastigheter, höjder och vikter. Kanter kodades med binära indikatorer för lagsmedlemskap (om spelare är lagkamrater eller motståndare).
• Datamodellering: GNNs bearbetar data för att avslöja komplexa spelarrelationer och förutsäga utdata. Genom att använda nodklassificering, grafklassificering och prediktiv modellering, används GNNs för att identifiera mottagare, förutsäga skottsannolikhet och bestämma optimala spelarpositioner, respektive. Dessa utdata ger tränare handlingsbara insikter för att förbättra strategiskt beslutsfattande under hörnor.
• Generativ modellintegration: TacticAI innehåller ett generativt verktyg som hjälper tränare att justera sina speltillfällen. Det erbjuder förslag för små justeringar i spelarpositioner och rörelser, i syfte att antingen öka eller minska chanserna för att ett skott ska tas, beroende på vad som behövs för lagets strategi.

TacticAI:s Inverkan Bortom Fotboll

Utvecklingen av TacticAI, som primärt fokuserar på fotboll, har bredare implikationer och potential påverkan bortom fotbollen. Några potentiella framtida påverkningar är följande:

• Att främja AI inom Idrott: TacticAI kunde spela en betydande roll i att främja AI över olika idrottsfält. Det kan analysera komplexa speltillfällen, bättre hantera resurser och förutsäga strategiska drag, vilket ger en meningsfull boost till idrottsanalys. Detta kan leda till en betydande förbättring av träningspraxis, förbättring av prestandaevaluering och utveckling av spelare i idrotter som basket, cricket, rugby och bortom.
• Försvars- och Militär AI-förbättringar: Genom att utnyttja de grundläggande koncepten i TacticAI, kunde AI-teknologier leda till stora förbättringar inom försvars- och militärstrategi och hotanalys. Genom simulering av olika slagfältsförhållanden, tillhandahållande av resursoptimeringsinsikter och förutsägelse av potentiella hot, kunde AI-system inspirerade av TacticAI:s tillvägagångssätt erbjuda avgörande beslutsstöd, öka situationsmedvetenhet och öka den militära operativa effektiviteten.
• Upptäckter och Framtida Framsteg: TacticAI:s utveckling betonar vikten av samarbete mellan mänskliga insikter och AI-analys. Detta understryker potentiella möjligheter för samarbetsinriktad utveckling över olika fält. När vi utforskar AI-stödd beslutsfattning, kan insikterna från TacticAI:s utveckling tjäna som riktlinjer för framtida innovationer. Dessa innovationer kommer att kombinera avancerade AI-algoritmer med specialiserad domänkunskap, för att hjälpa till att hantera komplexa utmaningar och uppnå strategiska mål över olika sektorer, utöver idrott och försvar.

Sammanfattning

TacticAI representerar ett betydande språng i att förena AI med idrottsstrategi, särskilt inom fotboll, genom att förbättra de taktiska aspekterna av hörnor. Utvecklad genom ett samarbete mellan DeepMind och Liverpool FC, exemplifierar det fusionen av mänsklig strategisk insikt med avancerad AI-teknologi, inklusive geometrisk djupinlärning och grafneurala nätverk. Bortom fotboll har TacticAI:s principer potential att transformera andra idrotter, samt fält som försvars- och militäroperationer, genom att förbättra beslutsfattande, resursoptimering och strategisk planering. Detta banbrytande tillvägagångssätt understryker den växande betydelsen av AI inom analytiska och strategiska domäner, lovar en framtid där AI:s roll i beslutsstöd och strategisk utveckling spänner över olika sektorer.